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10_Wiki/Topics/AI/Random-Forest-Classifiers.md

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 id: ML-RAND-FOR-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [machine-learning, random-forest, ensemble-learning, bagging, decision-tree, classification]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Random Forest Classifiers (랜덤 포레스트 분류기)]]
+# Random Forest Classifiers (랜덤 포레스트 분류기)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "한 그루의 나무(Decision Tree)는 편견에 빠지기 쉽지만, 수많은 나무가 모인 숲(Random Forest)은 집단의 지혜로 진실을 꿰뚫는다" — 여러 개의 결정 트리를 독립적으로 학습시킨 후, 그 결과를 다수결(투표)이나 평균으로 합쳐서 예측의 정확도와 안정성을 높이는 앙상블 머신러닝 기법.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 도구 선택 로직이나 작업 성공 여부 판단 시, 설명 가능성과 정확도의 균형을 위해 랜덤 포레스트 기반의 분류 모델을 우선적으로 검토함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Ensemble-Learning-Foundations]], [[Overfitting-and-Underfitting]], [[Gradient-Boosting-Machines-GBM]], [[Pre-processing-Data-for-AI]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Random-Forest-Classifiers.md]]
+- Ensemble-Learning-Foundations, [[Overfitting-and-Underfitting]], Gradient-Boosting-Machines-GBM, [[Pre-processing-Data-for-AI]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Random-Forest-Classifiers.md